Is stotteren een spraak-motorische timingstoornis? Een alternatieve geïntegreerde benadering volgens het SAMI-model
Bibliographic record
Abstract
Stotteren kent vele theorieën die iets trachten te zeggen over de oorzaak en andere verschijnselen verbonden aan de stoornis. Opvallend is dat in Nederland de logopedische praktijk stotteren doorgaans als een "neuromusculaire timingstoornis" duidt en stelt dat de aanleg voor stotteren gerelateerd is aan een mistiming van spraakbewegingen. Naast stotteren als timingstoornis zijn er echter in de loop van de jaren ook andere theorieën geformuleerd. Aangezien de kern van stotteren meestal wordt gezien als een stoornis of verzwakking van spraak-motorische processen zijn in dit artikel specifiek een aantal spraak-motorische modellen besproken. Spraak-motorische theorieën verklaren echter niet altijd de contextuele variabiliteit die vaak gepaard gaat met stotteren; de Speech And Monitoring Interaction (SAMI; Arenas, 2017) hypothese beschouwt naast spraakproductie ook (een verstoorde) monitoring als een belangrijke, mogelijk causale, component van het stotteren. Tot slot is kort belicht welke implicaties de ontwikkeling in theorievorming over stotteren kan hebben voor de klinische praktijk.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".